Андреас Вайгенд - BIG DATA. Вся технология в одной книге

Экспериментировать довольно просто: можно варьировать настройки и алгоритмы и наблюдать, что изменяется на выходе. Оптимизировать тоже довольно просто, если известно, что именно нуждается в оптимизации. Но это не означает, что не осталось серьезных вопросов, требующих решения.

Один из таких вопросов касается определения понятия справедливости. Когда у нас было очень мало информации для распределения ограниченных ресурсов, мы действовали как умели: люди конкурировали за ресурсы на рынке, а когда рыночные механизмы по каким-либо причинам не подходили, придумывались некие правила вроде «живой очереди» или же приходилось полагаться на генерацию случайных чисел. Но стохастичность [506]– не единственный вариант выбора. Когда несколько пациентов нуждаются в пересадке органа, мы не подбрасываем монетку, чтобы определить, кому из них достанется следующая печень, и не отправляем их на аукцион покупать себе трансплантаты. Трудный выбор, где на кону жизнь или смерть, поручается делать врачам: они должны составить порядок очередности на основе данных о состоянии пациентов. И, к сожалению, в некоторых случаях хирургическое вмешательство опаздывает. В 2002 году нобелевский лауреат Элвин Рот создал новаторские алгоритмы для оптимизации паросочетаний доноров и реципиентов органов [507]. Придем ли мы к использованию социальных данных для определения ценности жизни каждого пациента, начнем ли вычислять значение дополнительного года его жизни для его родственников и общества в целом, станем ли применять результат этих подсчетов в качестве одной из вводных для алгоритмов принятия решения? Продвинемся ли от количественных показателей жизни к качественным, которые и сложнее в определении, и неоднозначнее? Даже если все согласятся в том, какие факторы должны учитываться в расстановке приоритетов, нам все равно придется определять удельные веса каждого из них в формуле жизни.

Это относится не только к глубоко философским вопросам, подобным решению об очередности жизненно необходимых хирургических операций, но и к более приземленным проблемам, вроде заполнения общественных парковок. Сенсорные датчики способны предоставить детализированную информацию о наличии парковочных мест. В автоматической системе парковки производства компании Bosch используются камеры, обнаруживающие место для парковки и направляющие на него автомобиль. В процессе движения камеры работают в режиме постоянного охвата изображений, которые могут в реальном времени сопоставляться с данными GPS для идентификации свободных мест. Сегодня автоматизированные парковочные системы, работающие в широких диапазонах покрытия, предлагают многие автопроизводители. Это похоже на покрывающую всю территорию страны сеть бортовых видеорегистраторов Vigilant.

Водители, отправляющие информацию о своем маршруте с помощью навигатора, связанного с базой данных Bosch, получают оповещение о ближайших к месту назначения свободных парковочных местах. Кроме того, приложение может даже посоветовать маршрут для проезда к парковочному месту. Система приносит пользу водителям и городу в целом и способствует уменьшению количества пробок и вредных выбросов в атмосферу.

Это лучше, чем традиционный подход «нарезаем круги, пока не повезет», но все же это в большой степени случайная система. Чтобы снизить уровень случайности, некоторые разработчики рассматривают способы стимулировать людей делиться информацией о парковках, которые могут освободиться при определенных условиях. Приложение MonkeyParking предлагает пользователям назначать цену, за которую они готовы освободить парковочное место. Приложение повышает прозрачность и свободу выбора, но не считается справедливым. Власти Сан-Франциско запретили пользоваться им в пределах города, сочтя его опасным (водители отправляют сообщение в процессе езды) и противозаконным. Солнечный город Санта-Моника оказался столь же неприветлив. Администратор городских парковок заявил: «Они – не собственники этих площадей. Это незаконно. Это аморально. Любой бомж может занять парковку и пригласить заехать на нее за вознаграждение» [508]. В результате приложение изменило подход и предлагает водителям незанятые пространства на въездных дорожках частных домов, а также аренду гаражей по конкурентным ценам [509].

Большая часть критики в адрес MonkeyParking была сосредоточена на том, что общественный ресурс в виде парковочных мест начинает быстро дорожать и становится недоступен большинству граждан. Но представьте себе, как этот бизнес выглядит на практике. Предположим, девушка по имени Дот работает на ресепшен отеля Shutters on the Beach в Санта-Монике. Она слышит жужжание своего смартфона – «Ого! Кто-то готов заплатить мне сорок баксов за то, чтобы я прямо сейчас убрала свою машину». По соседним улицам нарезает круги «Шевроле Малибу», водитель которого отчаянно пытается найти место поближе к городскому суду: он должен успеть к началу заседания. Дот принимает предложение, берет перерыв и убирает свою машину. Если она не сможет быстро найти другое место, то рискует получить выговор от начальства или штраф. Если она запаркуется до конца перерыва, то заработает сорок долларов за поиск парковочного места. Непонятно, насколько полезно это приложение для тех, у кого больше времени, чем денег, даже если этого времени не слишком много.

Между тем занять доминирующее положение на рынке общественных парковочных мест и манипулировать им по своему усмотрению может горстка игроков. Ушлый бизнесмен мог бы купить целый парк дешевых машин и нанять водителей, которые каждое утро занимали бы самые вожделенные парковочные места. Таким, как Дот, стало бы намного труднее припарковаться поблизости от работы, не говоря уже о возможности заработать в перерыв. Стало бы труднее находить места и на городских платных парковках. Чтобы компенсировать дефицит парковочных мест, городские власти могли бы ввести налог с продаж для таких бизнесов, как MonkeyParking, и направлять вырученные средства на развитие общественного транспорта. Таким образом, информация служила бы всем людям, а не некоторым группам.

Революция социальных данных делает измеримыми вещи, которые не измерялись или не могли быть измерены прежде. В прошлом мы имели все основания утверждать, что не имеем информации или инструментария для описания и анализа возможностей выбора, который стоит перед обществом. Теперь это не так. Мы можем точно представлять себе и выбор, и его последствия. Но это не значит, что всё просто.